Визуализация данных с помощью Kandy

Перед началом

Чтобы выполнить инструкции этого руководства:

1. Выберите File | New | Kotlin Notebook.

2. В блокноте импортируйте Kandy и Kotlin DataFrame:

   %use kandy
   %use dataframe
   

   Запустите ячейку с кодом, содержащую строку %use dataframe, прежде чем запускать другие ячейки, чтобы библиотека DataFrame и её API стали доступны в блокноте.

Для работы с этим руководством можно также подключить DataFrame в качестве зависимости Gradle или Maven.

Создание DataFrame

Для начала создадим DataFrame с данными для визуализации. В этом DataFrame хранятся смоделированные значения среднемесячной температуры в Берлине, Мадриде и Каракасе:

// The months variable stores a list with the 12 months of the year
val months = listOf(
    "January", "February",
    "March", "April", "May",
    "June", "July", "August",
    "September", "October", "November",
    "December"
)
// The tempBerlin, tempMadrid, and tempCaracas variables store a list 
// with temperature values for each month
val tempBerlin =
    listOf(-0.5, 0.0, 4.8, 9.0, 14.3, 17.5, 19.2, 18.9, 14.5, 9.7, 4.7, 1.0)
val tempMadrid =
    listOf(6.3, 7.9, 11.2, 12.9, 16.7, 21.1, 24.7, 24.2, 20.3, 15.4, 9.9, 6.6)
val tempCaracas =
    listOf(27.5, 28.9, 29.6, 30.9, 31.7, 35.1, 33.8, 32.2, 31.3, 29.4, 28.9, 27.6)

Теперь создадим новую переменную (df) и воспользуемся функцией dataFrameOf(), чтобы создать DataFrame с тремя столбцами (Month, Temperature и City):

val df = dataFrameOf(
    "Month" to months + months + months,
    "Temperature" to tempBerlin + tempMadrid + tempCaracas,
    "City" to List(12) { "Berlin" } + List(12) { "Madrid" } + List(12) { "Caracas" }
)

Чтобы просмотреть данные, используйте функцию .head():

df.head(4) // Returns the first four rows

В нашем наборе данных в первых четырёх строках указана температура в Берлине с января по апрель:

Создание линейной диаграммы

Создадим линейную диаграмму на основе DataFrame df из предыдущего раздела:

1. Вызовите функцию .plot() из библиотеки Kandy.

2. Добавьте слой line().

3. Сопоставьте столбцы Month и Temperature с осями X и Y соответственно.

4. (Необязательно) Настройте цвета и размеры.

df.plot {
   line {
      x(Month)
      y(Temperature)

      color(City) {
         scale = categorical(
            "Berlin" to Color.hex("#6F4E37"),
            "Madrid" to Color.hex("#C2D4AB"),
            "Caracas" to Color.hex("#B5651D")
         )
      }
      width = 1.5
   }
   layout {
      size = 1000 to 450
   }
}

Результат:

Создание точечной диаграммы

Теперь визуализируем DataFrame df с помощью точечной диаграммы:

1. Вызовите функцию .plot() из библиотеки Kandy.

2. Добавьте слой points().

3. Сопоставьте столбцы Month и Temperature с осями X и Y соответственно.

4. (Необязательно) Настройте цвета, подписи осей, размеры точек и заголовок диаграммы.

df.plot {
   points {
      x(Month) {
         axis.name = "Month"
      }
      y(Temperature) {
         axis.name = "Temperature"
      }

      color(City) {
         scale = categorical(
            "Berlin" to Color.hex("#6F4E37"),
            "Madrid" to Color.hex("#C2D4AB"),
            "Caracas" to Color.hex("#B5651D")
         )
      }
      size = 5.5
   }
   layout {
      title = "Temperature per month"
   }
}

Результат:

Создание столбчатой диаграммы

Наконец, создадим столбчатую диаграмму для каждого города:

1. Используйте функцию .groupBy(), чтобы сгруппировать DataFrame по столбцу City.

2. Вызовите функцию plot() из библиотеки Kandy.

3. Добавьте слой bars().

4. (Необязательно) Добавьте заголовок диаграммы и настройте цвета.

df.groupBy { City }.plot {
    bars {
        x(Month)
        y(Temperature)
        
        fillColor(City) {
            scale = categorical(
                "Berlin" to Color.hex("#6F4E37"),
                "Madrid" to Color.hex("#C2D4AB"),
                "Caracas" to Color.hex("#B5651D")
            )
        }
    }
    layout.title {
       title = "Temperature per month"
    }
}

Результат:

Что дальше

• Изучите другие примеры диаграмм в документации библиотеки Kandy

• Изучите дополнительные возможности построения графиков в документации библиотеки Lets-Plot

• Дополнительные сведения о создании, изучении и управлении фреймами данных см. в документации библиотеки Kotlin DataFrame